桥接计量经济学与人工智能：通过强化学习和GARCH模型进行VaR估算

本研究解决了金融市场中风险估计的准确性问题，针对传统GARCH模型的局限性，提出了一种将GARCH波动模型与深度强化学习相结合的混合框架。通过实证验证，发现该模型显著提高了VaR估算的准确性，降低了风险违规次数和资本需求，增强了实时调整风险水平的能力，对现代主动风险管理具有重要意义。

本研究提出了一种结合GARCH模型与深度强化学习的混合框架，显著提升了金融市场风险估计的准确性，降低了风险违规和资本需求，对主动风险管理具有重要意义。

GARCH模型 人工智能 强化学习 深度强化学习 金融市场 风险估计 风险管理
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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